學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內…………不…………要…………答…………題…………第2頁，共2頁蘭州交通大學

《平面設計衍生產品設計》2023-2024學年第二學期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個小題，每小題1分，共15分．在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的．）1、在計算機視覺中，三維重建是從二維圖像恢復物體的三維結構。以下關于三維重建的敘述，不正確的是（）A.可以通過多視圖幾何、結構光或深度學習方法進行三維重建B.三維重建在虛擬現實、文物保護和工業設計等領域有著廣泛的應用C.三維重建的結果總是精確無誤的，能夠完全還原物體的真實三維結構D.噪聲、遮擋和圖像質量等因素會對三維重建的結果產生影響2、在醫學圖像分析中，計算機視覺技術有助于疾病的診斷和治療。假設醫生需要對一組肺部CT圖像進行分析，以檢測是否存在腫瘤。以下關于醫學圖像分析中的計算機視覺的描述，哪一項是不準確的？（）A.計算機視覺算法可以自動檢測和定位肺部腫瘤，提高診斷的效率和準確性B.能夠對圖像進行增強和預處理，突出病變區域，便于醫生觀察和判斷C.由于醫學圖像的復雜性和個體差異，計算機視覺的結果總是完全準確無誤的D.可以通過大量標注的醫學圖像數據進行訓練，學習正常和異常的圖像特征3、計算機視覺在體育賽事分析中的應用可以提供更多的數據和見解。假設要分析一場足球比賽中球員的跑動軌跡和動作。以下關于計算機視覺在體育賽事中的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以通過對視頻的分析，自動跟蹤球員的位置和運動軌跡B.能夠對球員的動作進行分類，如傳球、射門和防守C.計算機視覺在體育賽事分析中的結果可以直接作為裁判的判罰依據，無需人工復查D.可以結合多攝像頭的信息，獲取更全面和準確的比賽數據4、在計算機視覺的視覺跟蹤任務中，目標在運動過程中可能會發生形變、遮擋和光照變化等情況。為了提高跟蹤的穩定性和準確性，以下哪種策略可能是有效的？（）A.模型更新機制B.多特征融合C.抗遮擋處理D.以上都是5、在計算機視覺中，目標檢測是一項重要任務。假設要在一張包含眾多物體的復雜圖像中準確檢測出不同類型的車輛，例如轎車、卡車和摩托車。圖像中的車輛可能具有不同的顏色、大小和姿態，而且背景也較為復雜。為了實現高精度的車輛檢測，以下哪種方法通常被認為是最有效的？（）A.基于傳統圖像處理技術，如邊緣檢測和形態學操作B.使用基于深度學習的目標檢測算法，如FasterR-CNNC.采用簡單的模板匹配方法，根據預先定義的車輛模板進行匹配D.對圖像進行全局特征提取，然后基于這些特征進行分類6、在計算機視覺的三維重建任務中，我們需要從多幅二維圖像中恢復物體的三維結構。假設我們只有少量的、視角有限的圖像，以下哪種重建方法可能面臨較大挑戰？（）A.基于立體視覺的重建方法B.基于運動恢復結構（StructurefromMotion）的方法C.利用激光掃描數據進行重建D.基于模型擬合的重建方法7、在計算機視覺中，人臉檢測和識別是重要的應用方向。以下關于人臉檢測和識別的說法，不正確的是（）A.人臉檢測旨在確定圖像或視頻中是否存在人臉，并定位人臉的位置B.人臉識別是在檢測到人臉的基礎上，對人臉的身份進行識別和驗證C.深度學習方法在人臉檢測和識別中取得了巨大的成功，但仍然存在一些挑戰，如光照變化和姿態變化D.人臉檢測和識別技術已經非常成熟，不存在任何錯誤率和安全隱患8、在計算機視覺的人臉識別任務中，假設要在一個大型數據庫中快速準確地識別出特定人物的面部。數據庫中的人臉圖像可能存在表情、光照和姿態的變化。為了提高人臉識別的性能，以下哪種方法是常用且有效的？（）A.提取人臉的全局特征，如整體形狀和輪廓B.僅關注人臉的局部特征，如眼睛和嘴巴C.使用多模態數據，結合人臉的紋理和深度信息D.隨機選擇人臉特征進行匹配9、在計算機視覺的圖像去噪任務中，假設要去除一張受到嚴重噪聲污染的圖像中的噪聲。以下關于圖像去噪方法的描述，正確的是：（）A.中值濾波能夠有效地去除椒鹽噪聲，但會使圖像變得模糊B.均值濾波在去除噪聲的同時能夠很好地保留圖像的細節信息C.小波變換去噪方法計算復雜度高，不適合處理大規模圖像D.所有的圖像去噪方法都能夠完全恢復出原始的無噪圖像10、當處理低光照條件下拍攝的圖像時，為了增強圖像的亮度和對比度，同時減少噪聲，以下哪種圖像處理方法可能更合適？（）A.直方圖均衡化B.伽馬校正C.簡單地增加圖像的整體亮度值D.不進行任何處理，保留低光照效果11、計算機視覺中的工業檢測任務需要檢測產品的缺陷和瑕疵。假設要在生產線上對一批電子產品的外觀進行檢測，要求快速準確地發現微小的缺陷。以下哪種工業檢測方法在處理這種高精度要求的任務時最為適用？（）A.機器視覺檢測B.人工目檢C.抽樣檢測D.基于統計的檢測12、計算機視覺中的動作識別是一個具有挑戰性的任務。假設要識別一段體育比賽視頻中的運動員動作，以下關于特征選擇的方法，哪一項是不太可行的？（）A.提取運動員的身體輪廓和關節位置作為特征B.僅使用視頻的音頻信息來判斷運動員的動作C.計算視頻幀之間的光流變化作為動作特征D.結合空間和時間維度的特征來描述動作13、視頻分析是計算機視覺的一個重要領域。假設要對一段監控視頻中的行為進行分析和理解，以下關于視頻分析方法的描述，正確的是：（）A.直接將視頻中的每一幀圖像作為獨立的圖像進行處理，就能準確分析視頻中的行為B.考慮視頻的時序信息和幀間的相關性對于理解復雜的行為非常重要C.視頻分析只適用于簡單的動作識別，對于復雜的多人物交互行為無法處理D.視頻的分辨率和幀率對視頻分析的結果沒有影響14、在計算機視覺的圖像生成任務中，假設要生成逼真的人臉圖像。以下關于生成模型的架構選擇，哪一項是需要特別關注的？（）A.選擇傳統的多層感知機（MLP）架構B.采用生成對抗網絡（GAN）架構，通過對抗訓練生成高質量圖像C.運用卷積神經網絡（CNN）架構，但不使用池化層D.構建循環神經網絡（RNN）架構，處理圖像的序列信息15、當進行圖像的風格遷移任務時，假設要將一張照片的風格轉換為著名繪畫的風格，同時保留照片的內容結構。以下哪種方法在實現這一目標時可能更有效？（）A.使用基于卷積神經網絡的風格遷移算法，如Gatys等人提出的方法B.對圖像進行簡單的色彩變換和濾鏡處理C.隨機改變圖像的像素值來模擬風格遷移D.只對圖像的邊緣進行處理，忽略內部區域二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）簡述圖像分割的評價指標。2、（本題5分）說明計算機視覺在溫室環境監測中的作用。3、（本題5分）簡述圖像的中值濾波的作用。4、（本題5分）解釋計算機視覺中的人體姿態估計的應用場景。三、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）對舞蹈演出的舞臺燈光效果和演員服裝搭配進行視覺評估。2、（本題5分）利用圖像識別技術，對不同款式的服裝圖像進行分類和識別。3、（本題5分）基于計算機視覺的智能售貨機系統，通過商品圖像識別實現自動售貨。4、（本題5分）運用深度學習模型，對古代青銅器的年代和工藝進行鑒定。5、（本題5分）開發一個可以識別不同種類鯨豚的計算機視覺應用。四、分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）解析某電商平臺的促銷活動頁面設計，探討其在視覺效果、信息傳達、用戶引導方面的表現，以及如何提高活動的參與度和轉化率。2、（本題10分）一家咖